인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
This paper introduces a real-time degradation monitoring method for power semiconductor devices based on the monitoring of the on-state drain-source voltage, which is a representative degradation predictor. A degradation indicator, K-factor, defined as the ratio between the real-time measured drain-source voltage and the nominal value from the datasheet, is proposed to represent the relative variation caused by manufacturing deviation and degradation. K1, which is the initial value of K, shows the calibration process for estimating the inherent manufacturing variation, while a gradual increase I K toward K2 Indicates device degradation. By integrating the voltage error during operation, the proposed algorithm continuously updates K without requiring precise temperature information. Given that the proposed algorithm does not require any offline commissioning process it can be applied to the prognostics of mass-produced power converters. The feasibility of the proposed algorithm is verified with fault samples with different severity stages.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094729249
